<div id="principal">
<h2> MC2 </h2>

<p>Título:  <b> Modelos n&atilde;o Lineares Assim&eacute;tricos. </b></p>
<p>Autores: </p>
<ul class="list">
<li> <a href="http://www.ime.unicamp.br/~hlachos" class="mail">Victor Hugo Lachos Davila</a> - Instituto de Matem&aacute;tica, Estat&iacute;stica e Computa&ccedil;&atilde;o - UNICAMP</li>
<li> <a href="http://lattes.cnpq.br/4430596586607764">Celso R&ocirc;mulo Barbosa Cabral</a> - UFAM </li>
<li> <a href="http://lattes.cnpq.br/6628260142102150">Aldo Medina Garay</a> - IME-USP</li>
</ul>
<p>Resumo:</p>
<p> 
Em modelos de regressão é comum a suposição de que a resposta para
cada indivíduo  é distribuída normalmente. No entanto,  problemas
podem ocorrer   quando esta suposição  é utilizada para modelar uma
amostra proveniente de  uma distribuição de probabilidade
apresentando um padrão de  assimetria mais acentuado ou de    caudas
mais pesadas. Por exemplo, é bem conhecido que  uma consequência
grave é a ocorrência de  vícios na    estimação de erros padrões.
Assim, é conveniente considerarmos famílias paramétricas de
distribuições  que sejam flexíveis o suficiente para acomodar
simultaneamente estes desvios da hipótese de normalidade. Neste
curso propomos a substituição da suposição de normalidade  em
modelos de regressão não lineares pela suposição de que os erros de
observação tem uma distribuição que está em uma classe mais
abrangente. Esta classe é constituída por misturas escalonadas de
normais assimétricas (MESN). Ela inclui a própria  distribuição
normal assimétrica, que por sua vez já  é uma extensão da normal
usual, através da inclusão de um parâmetro regulador de assimetria.
Também inclui versões assimetrizadas de distribuições como a  t de
Student, slash, normal contaminada, exponencial potência, Pearson
VII -- e suas equivalentes simétricas,  dentre outras. A classe de
modelos proposta é bastante geral e engloba várias outras sugeridas
anteriormente na literatura.   Utilizando uma representação em dados
aumentados válida para toda a classe dos  modelos não lineares
assimétricos considerados, desenvolvemos algoritmos dos tipos EM
(para estimação frequentista) e MCMC (para estimação Bayesiana).
Também são obtidas expressões gerais para a função escore e a matriz
de informação observada.  Com o objetivo de analisar a robustez do
ajuste da nova classe de modelos, são apresentadas técnicas de
detecção de observações influentes, tanto do ponto de vista clássico
como Bayesiano. Para avaliar a performance da metodologia proposta,
um exaustivo estudo com dados simulados foi realizado, além de
aplicações a dados reais.</p>
<p class="alert"> Público alvo: estudantes de graduação e pós-graduação </p>
 
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